Milyen inferencia gyorsításokat érnek el?

A gépi tanulásban az inferencia gyorsítása attól függ, hogy milyen optimalizációs módszereket és hardvert alkalmaznak. A fő megközelítések a következők:

• Modellek kvantálása — a súlyok pontosságának csökkentése (például float32-ről int8-ra), ami csökkenti a számítási mennyiséget és gyorsítja az inferenciát anélkül, hogy jelentős minőségromlás lenne.
• Speciális könyvtárak és keretrendszerek használata (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), amelyek optimalizálják a számítási gráfot és kihasználják a hardver lehetőségeit.
• Hardver gyorsítás alkalmazása: GPU, TPU, FPGA vagy speciális neurális processzorok.
• Kérések párhuzamosítása és csoportosítása — több kérés egyidejű feldolgozása a kapacitás növelése érdekében.
• A modell architektúrájának optimalizálása — a modell egyszerűsítése, a paraméterek számának csökkentése.

Feladattól és megközelítéstől függően a gyorsítás elérheti a néhány szoros vagy akár több tízszeres gyorsulást a alap CPU-inferenciahoz képest.